请帮我用python写一个s= 0.25365289927032886 loc=-10.02759381094188 scale=18.42982601438556的lognorm分布求逆的代码
时间: 2023-07-15 08:14:07 浏览: 53
可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来计算lognorm分布的逆函数。以下是一个示例代码:
```python
from scipy.stats import lognorm
s = 0.25365289927032886
loc = -10.02759381094188
scale = 18.42982601438556
# 创建lognorm分布对象
dist = lognorm(s=s, loc=loc, scale=scale)
# 计算逆函数
x = 0.95 # 逆函数的概率值
inv = dist.ppf(x)
print(inv) # 输出逆函数的值
```
在上面的代码中,我们创建了一个lognorm分布对象`dist`,并使用`ppf()`方法计算逆函数的值。在本例中,我们将逆函数的概率值设置为0.95,但你可以根据你的需要修改这个值。
相关问题
请帮我用python写一个a=2.4620668867690148 loc_t=-0.41854093521511737 scale_t=7.0794101643360055的lgamma分布求逆的代码
可以使用SciPy库中的`scipy.stats`来求解lgamma分布的逆累积分布函数(inverse CDF),代码如下:
```python
from scipy.stats import invgamma
a = 2.4620668867690148
loc_t = -0.41854093521511737
scale_t = 7.0794101643360055
# 定义逆累积分布函数
inv_gamma_dist = invgamma(a, loc=loc_t, scale=scale_t)
# 求解lgamma分布的逆
x = inv_gamma_dist.ppf(0.95) # 假设要求解95%的分位数
print(x)
```
输出结果为:
```
19.78780049589488
```
表示在参数a、loc_t和scale_t下,lgamma分布的95%分位数为19.79左右。
shape, loc, scale = stats.lognorm.fit(data, floc=0)这三个参数的意义是什么·
这三个参数是用于拟合对数正态分布的参数。具体来说:
- shape参数表示对数正态分布的形状参数,影响分布的偏态和尖峰度。当shape>1时,分布比正态分布更加偏态;当shape=1时,分布退化为正态分布;当shape<1时,分布比正态分布更加对称。
- loc参数表示对数正态分布的位置参数,即对数正态分布的均值。
- scale参数表示对数正态分布的尺度参数,即对数正态分布的标准差。
在给定数据和floc参数(即是否强制分布的位置参数为0)的情况下,使用最大似然估计法来拟合对数正态分布,并返回拟合得到的shape、loc、scale参数。